基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法

摘要

本发明涉及一种基于改进粒子群优化Elman网络的光伏故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)粒子群算法初始化；(2)构建Elman神经网络拓扑结构；(3)确定粒子评价函数，计算粒子适应度值；(4)更新粒子并引入变异算子，获得新的种群粒子：重新确定个体极值和全局极值，在达到设定精度或最大迭代次数时获得最优粒子；(5)根据步骤(4)中得到的最优粒子获得最优权值进行网络训练和结果预测。本发明在改进的粒子群算法下获取神经网络最优权值，克服了Elman神经网络陷于局部最优解的缺陷，使得预测效率更高，速度更快，便于光伏发电系统的维护与管理。